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        <title>第一节 复现已有的卷积神经网络 · Tensorflow学习笔记</title>
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        <li class="chapter " data-level="1.1" data-path="../">
            
                <a href="../">
            
                    
                    简介
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.2" data-path="../chapter1/">
            
                <a href="../chapter1/">
            
                    
                    第一章 Tensorflow框架
            
                </a>
            

            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter " data-level="1.2.1" data-path="../chapter1/section1.1.html">
            
                <a href="../chapter1/section1.1.html">
            
                    
                    第一节 张量、计算图、会话
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.2.2" data-path="../chapter1/section1.2.html">
            
                <a href="../chapter1/section1.2.html">
            
                    
                    第二节 前向传播
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.2.3" data-path="../chapter1/section1.3.html">
            
                <a href="../chapter1/section1.3.html">
            
                    
                    第三节 反向传播
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.2.4" data-path="../chapter1/section1.4.html">
            
                <a href="../chapter1/section1.4.html">
            
                    
                    第四节 搭建神经网络的步骤
            
                </a>
            

            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.3" data-path="../chapter2/">
            
                <a href="../chapter2/">
            
                    
                    第二章 神经网络优化
            
                </a>
            

            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter " data-level="1.3.1" data-path="../chapter2/section2.1.html">
            
                <a href="../chapter2/section2.1.html">
            
                    
                    第一节 损失函数
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.3.2" data-path="../chapter2/section2.2.html">
            
                <a href="../chapter2/section2.2.html">
            
                    
                    第二节 学习率
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.3.3" data-path="../chapter2/section2.3.html">
            
                <a href="../chapter2/section2.3.html">
            
                    
                    第三节 滑动平均
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.3.4" data-path="../chapter2/section2.4.html">
            
                <a href="../chapter2/section2.4.html">
            
                    
                    第四节 正则化
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.3.5" data-path="../chapter2/section2.5.html">
            
                <a href="../chapter2/section2.5.html">
            
                    
                    第五节 神经网络的搭建
            
                </a>
            

            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.4" data-path="../chapter3/">
            
                <a href="../chapter3/">
            
                    
                    第三章 全连接网络基础
            
                </a>
            

            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter " data-level="1.4.1" data-path="../chapter3/section3.1.html">
            
                <a href="../chapter3/section3.1.html">
            
                    
                    第一节 MINIST数据
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.4.2" data-path="../chapter3/section3.2.html">
            
                <a href="../chapter3/section3.2.html">
            
                    
                    第二节 模块化搭建神经网络方法
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.4.3" data-path="../chapter3/section3.3.html">
            
                <a href="../chapter3/section3.3.html">
            
                    
                    第三节 手写数字识别准确率输出
            
                </a>
            

            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.5" data-path="../chapter4/">
            
                <a href="../chapter4/">
            
                    
                    第四章 全连接网络实践
            
                </a>
            

            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter " data-level="1.5.1" data-path="../chapter4/section4.1.html">
            
                <a href="../chapter4/section4.1.html">
            
                    
                    第一节 输入手写数字图片输出识别结果
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.5.2" data-path="../chapter4/section4.2.html">
            
                <a href="../chapter4/section4.2.html">
            
                    
                    第二节 制作数据集
            
                </a>
            

            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.6" data-path="./">
            
                <a href="./">
            
                    
                    第五章 卷积网络基础
            
                </a>
            

            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter " data-level="1.6.1" data-path="section5.1.html">
            
                <a href="section5.1.html">
            
                    
                    第一节 卷积神经网络
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.6.2" data-path="section5.2.html">
            
                <a href="section5.2.html">
            
                    
                    第二节 lenel5代码讲解
            
                </a>
            

            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.7" data-path="../chapter6/">
            
                <a href="../chapter6/">
            
                    
                    第六章 卷积网络实践
            
                </a>
            

            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter active" data-level="1.7.1" data-path="section6.1.html">
            
                <a href="section6.1.html">
            
                    
                    第一节 复现已有的卷积神经网络
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.7.2" data-path="../chapter6/section6.2.html">
            
                <a href="../chapter6/section6.2.html">
            
                    
                    第二节 用vgg16实现图片识别
            
                </a>
            

            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.8" data-path="../chapter7/">
            
                <a href="../chapter7/">
            
                    
                    第七章 Tensorflow应用
            
                </a>
            

            
        </li>
    

    

    <li class="divider"></li>

    <li>
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        </a>
    </li>
</ul>


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    <h1>
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        <a href=".." >第一节 复现已有的卷积神经网络</a>
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<p>&#x7B14;&#x8BB0;&#x9605;&#x8BFB;2015&#x5E74;&#x53D1;&#x8868;&#x4E8E;ICLR&#x7684;&#x300A;VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION&#x300B;&#x56FE;&#x50CF;&#x5206;&#x7C7B;&#x90E8;&#x5206;&#xFF0C;&#x8BFE;&#x7A0B;&#x5B9E;&#x8DF5;&#x91C7;&#x7528;&#x7684;&#x662F;VGG-16&#x6A21;&#x578B;&#x3002;</p>
<h3 id="&#x6458;&#x8981;">&#x6458;&#x8981;</h3>
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<h3 id="&#x4ECB;&#x7ECD;">&#x4ECB;&#x7ECD;</h3>
<p>  &#x5377;&#x79EF;&#x7F51;&#x7EDC;(ConvNets)&#x6210;&#x529F;&#x539F;&#x56E0;:&#x5927;&#x578B;&#x516C;&#x5171;&#x56FE;&#x50CF;&#x6570;&#x636E;&#x96C6;&#xFF0C;&#x5982; ImageNet;&#x9AD8;&#x6027;&#x80FD;&#x8BA1;&#x7B97;&#x7CFB;&#x7EDF;&#xFF0C;&#x5982;GPU&#x6216;&#x5927;&#x89C4;&#x6A21;&#x5206;&#x5E03;&#x5F0F;&#x96C6;&#x7FA4;&#x3002; &#x524D;&#x4EBA;&#x7684;&#x5DE5;&#x4F5C;:&#x4EBA;&#x4EEC;&#x5C1D;&#x8BD5;&#x5728;AlexNet&#x7684;&#x539F;&#x59CB;&#x6846;&#x67B6;&#x4E0A;&#x505A;&#x4E00;&#x4E9B;&#x6539;&#x8FDB;&#x3002;&#x6BD4;&#x5982;&#x5728;&#x7B2C;&#x4E00;&#x4E2A;&#x5377;&#x79EF;&#x4E0A;&#x4F7F;&#x7528;&#x8F83;&#x5C0F;&#x7684;&#x5377;&#x79EF;&#x6838;&#x4EE5;&#x53CA;&#x8F83;&#x5C0F;&#x7684;&#x6ED1;&#x52A8;&#x6B65;&#x957F;&#x3002;&#x53E6;&#x4E00;&#x79CD;&#x65B9;&#x6CD5;&#x5219;&#x662F;&#x5728;&#x5168;&#x56FE;&#x4EE5;&#x53CA;&#x591A;&#x4E2A;&#x5C3A;&#x5BF8;&#x4E0A;&#xFF0C;&#x7A20;&#x5BC6;&#x7684;&#x8BAD;&#x7EC3;&#x548C;&#x6D4B;&#x8BD5;&#x7F51;&#x7EDC;&#x3002;&#x800C;&#x672C;&#x6587;&#x4E3B;&#x8981;&#x5173;&#x6CE8;&#x7F51;&#x7EDC;&#x7684;&#x6DF1;&#x5EA6;&#x3002;&#x4E3A;&#x6B64;&#xFF0C;&#x6211;&#x4EEC;&#x56FA;&#x5B9A;&#x7F51;&#x7EDC;&#x7684;&#x5176;&#x4ED6;&#x53C2;&#x6570;&#xFF0C;&#x901A;&#x8FC7;&#x589E;&#x52A0;&#x5377;&#x79EF;&#x5C42;&#x6765;&#x589E;&#x52A0;&#x7F51;&#x7EDC;&#x6DF1;&#x5EA6;&#xFF0C;&#x8FD9;&#x662F;&#x53EF;&#x884C;&#x7684;&#xFF0C;&#x56E0;&#x4E3A;&#x6211;&#x4EEC;&#x6240;&#x6709;&#x5C42;&#x90FD;&#x91C7;&#x7528;&#x5C0F;&#x7684;3*3&#x5377;&#x79EF;&#x6838;&#x3002;</p>
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